Analisa um item ao longo das edições — pof

Calcula, para cada edição carregada, uma medida do item, com intervalo de confiança de 95% quando a edição tem desenho amostral (2002 em diante).

Uso

pof_analisar(
  dados,
  item,
  medida = c("prevalencia", "participacao", "gasto_medio"),
  por = NULL,
  recorte = c("auto", "brasil", "rms"),
  sem_aluguel = NULL
)

Argumentos

dados: Resultado de pof_carregar() ou uma base única.
item: Nome de coluna: um item de pof_carregar(), um grupo ("Alimentação") ou um Nível 1 ("n07").
medida: "prevalencia", "participacao" ou "gasto_medio".
por: Corte: NULL, "quintil", "sexo", "idade", "cor", "tamanho", "rm", "regiao" (Grande Região) ou "situacao" (urbana/rural).
recorte: "auto", "brasil" ou "rms".
sem_aluguel: NULL (automático), TRUE ou FALSE.

Valor

data.table (classe pof_analise) com Edicao, Grupo, Estimativa, IC_inf, IC_sup, N_UC e atributos com as escolhas feitas.

Detalhes

Medidas:

"prevalencia": % de UCs com gasto no item.
"participacao": % do item na despesa de consumo.
"gasto_medio": gasto mensal médio por UC, em moeda da edição. Os valores são nominais: compare só dentro de cada edição.

Recorte: com "auto", usa as regiões metropolitanas quando há edição anterior a 2002 entre as carregadas e o Brasil caso contrário. Com sem_aluguel = NULL, o aluguel sai do consumo sempre que o recorte é das RMs (comparação com 1987 e 1995). Os quintis são de consumo per capita, calculados dentro de cada edição e recorte.

Exemplos

r <- pof_analisar(pof_exemplo(), "Educação", medida = "prevalencia", por = "quintil")
r
#> Item: Educação | % das UCs com gasto 
#> Recorte: Brasil  | por quintil 
#> 
#>     Edicao  Grupo Estimativa IC_inf IC_sup  N_UC
#>     <char> <char>      <num>  <num>  <num> <int>
#> 1: exemplo      1      45.36  40.19  50.53   395
#> 2: exemplo      2      51.54  46.44  56.65   384
#> 3: exemplo      3      48.52  43.26  53.79   398
#> 4: exemplo      4      54.25  49.15  59.36   416
#> 5: exemplo      5      54.59  49.69  59.49   407